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广州石碁镇人脸考勤门禁系统供应,追求卓越,争创一流

2019-11-12 07:42:01 336次浏览

价 格:面议

人脸识别考勤的注意事项:1、考勤时请相互配合提醒进行面部识别,鉴别过程中,会出現捕获框(蓝框表达捕获合理面部,红框或无框表达沒有捕获合理面部),请前后左右中移动或调节姿态。2、考勤机提醒“鉴别不成功”表达考勤未取得成功,提醒“鉴别取得成功”,表达考勤取得成功。3、对考勤点的自然环境规定偏高。面部识别对光源的规定十分高,通常情况下更适用房间内考勤管理,而且配置非常好的阳光照射标准,针对某些加工业的室外考勤管理点而言,没法确保应用实际效果。

人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机 干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补 偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

基于几何特征的人脸识别方法

人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成,正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别,因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述,可以做为人脸识别的重要特征。这种方法思想很好,但是存在两个问题,一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定,难以推广,二是能量函数优化过程十分耗时,难以实际应用。 基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述,但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时,采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息的丢失,更适合于做粗分类,而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求,计算量也较大。因此,这些算法识别速度快,需要的内存小,但识别率较低。

基于KL变换的特征人脸识别方法

KL变换是图象压缩中的一种最优正交变换,人们将它用于统计特征提取,从而形成了子空间法模式识别的基础,若将KL变换用于人脸识别,则需假设人脸处于低维线性空间,且不同人脸具有可分性,由于高维图象空间KL变换后可得到一组新的正交基,因此可通过保留部分正交基,以生成低维人脸空间,而低维空间的基则是通过分析人脸训练样本集的统计特性来获得,KL变换的生成矩阵可以是训练样本集的总体散布矩阵,也可以是训练样本集的类间散布矩阵,即可采用同一人的数张图象的平均来进行训练,这样可在一定程度上消除光线等的干扰,且计算量也得到减少,而识别率不会下降。

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